問(wèn)卷調查通常用哪些分析方法(問(wèn)卷調查數據分析方法)

1.問(wèn)卷調查數據分析方法有哪些

一、數據分析思維

首先學(xué)會(huì )做基礎數據分析并不難，掌握一些必要的知識就能很快上手，學(xué)習數據分析的路徑如下共三部曲：數據類(lèi)型的識別、研究方法的選擇、結果分析。

(1) 數據類(lèi)型的識別

數據類(lèi)型是一切研究的基石，也是數據研究思維的最基本且最關(guān)鍵的思維。確認數據的真實(shí)準確性后，即完成數據清理后，可對數據類(lèi)型進(jìn)行區分，一切數據均可分為兩種類(lèi)型，包括定性數據和定量數據。

· 定量：數字有比較意義，比如數字越大代表滿(mǎn)意度越高，量表為典型定量數據

· 定類(lèi)：數字無(wú)比較意義，比如性別，1代表男，2代表女

(2)研究方法的選擇

數據類(lèi)型確認后，此時(shí)即可理解數據分析方法的選擇。像SPSSAU在設計時(shí)，區分數據類(lèi)型的同時(shí)，還區分X和Y。比如性別和是否吸煙的關(guān)系，X是性別，Y為是否吸煙。X和Y均為定類(lèi)數據。此時(shí)則應該選擇“交叉卡方”分析。

第一步即選對研究方法，即數據類(lèi)型的識別。

第二步即結合研究目的進(jìn)行分析，常見(jiàn)的研究目的包括：數據基本描述、影響關(guān)系研究、差異關(guān)系研究及其它關(guān)系。

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(3)分析結果

分析基礎比較薄弱，可使用SPSSAU進(jìn)行分析，系統會(huì )自動(dòng)生成指標解讀報告。

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二、分析思路模板

研究框架是分析的核心，一般可分為非量表和量表問(wèn)卷，然后再對照著(zhù)框架進(jìn)行分析即可。

量表類(lèi)問(wèn)卷最大的特點(diǎn)是：非常多的量表題，而且量表題對應著(zhù)‘變量’或者‘維度’。便于研究‘變量’間的關(guān)系情況。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。

非量表題其最大的特點(diǎn)為大部分為單選題、多選題或者排序填空題等，但很少 有出現量表題（是量表題是指類(lèi)似答項為“非常不同意”，“比較不同意”，“中立”，“比較同意”和 “非常同意”之類(lèi)的問(wèn)題）更多是使用基本頻數分析和交叉分析等，同時(shí)使用圖形和表格進(jìn)行多樣化展示。

2.調查通的常見(jiàn)問(wèn)題

協(xié)議方面：調查通向廣大會(huì )員承諾，您的信息在沒(méi)有得到您本人的許可下不會(huì )向第三方傳播

技術(shù)方面：對于您的密碼手機號碼email我們采取MD5加密的原則，絕對是安全的 調查通的所有業(yè)務(wù)追求品質(zhì)，所有的有獎?wù){查都會(huì )根據您回答問(wèn)卷的認真程度進(jìn)行最后的積分審核.

我們一般扣積分的情況如下：

1、回答問(wèn)卷時(shí)間過(guò)短（問(wèn)卷一般有標明最短回答時(shí)間）

2、問(wèn)卷中的題目都是同列或者同行的選擇

3、問(wèn)卷中的開(kāi)放題目隨便輸入不是正常的主觀(guān)意見(jiàn)和看法 調查通系統的每份商業(yè)調查都是即時(shí)積分的，如果是在個(gè)別情況下積分沒(méi)有即時(shí)加上，有以下幾種可能：

1、網(wǎng)絡(luò )的原因導致您完整的狀況沒(méi)有即時(shí)的傳遞到調查通

2、問(wèn)卷系統臨時(shí)出了故障

3、您自己操作不當半路關(guān)閉

如果調查通不能即時(shí)加分的項目將會(huì )在進(jìn)入調查問(wèn)卷前通知您，您可以選擇退出本次調查，該類(lèi)調查我們一般是在項目結束后的一周之內從客戶(hù)那里得到返回數據即時(shí)加分。

網(wǎng)絡(luò )故障丟失的未加分項目，項目結束后一周之內也將會(huì )及時(shí)補加。 調查通的周幸運之星規則：

1、抽獎條件：推薦會(huì )員排名10000以?xún)日?/p>

2、抽獎日期：每周周六抽獎周日公布3天內發(fā)放

3、每年48周：每周抽樣50人

4、中獎人將會(huì )有真實(shí)名字進(jìn)行公告

5、獎勵：積分、現金、充值、獎品價(jià)值在3-5元左右 調查通客戶(hù)端是專(zhuān)門(mén)為廣大的調查通會(huì )員開(kāi)發(fā)而設計的一款小巧而快速的、即時(shí)調查賺錢(qián)通知軟件。

調查通客戶(hù)端（Diao Cha Tong Client）或稱(chēng)為調查通用戶(hù)端，是指與調查通會(huì )員服務(wù)器直接相對應，為會(huì )員 提供快速的本地調查提醒服務(wù)。一般安裝在會(huì )員的常用電腦上，能夠快速和準時(shí)的幫助會(huì )員獲得參加調查、投票、發(fā)布帖子、代購、招聘、求職、兼職、會(huì )員身邊事、聚會(huì )邀請、生日祝福、積分兌換、手機充值、群發(fā)短信等可以贏(yíng)得積分的活動(dòng)。

好東西人人都喜歡，來(lái)自調查通的任何一個(gè)會(huì )員都可以從調查通的站點(diǎn)上獲得對您及您的朋友家人有用的重要的信息。

調查通會(huì )員隸屬是iPanel中國站，因為iPanel的會(huì )員站包括亞洲16個(gè)國家或地區，覆蓋香港、臺灣、新加坡、馬來(lái)西亞、印度、印尼、越南、菲律賓、韓國、日本、澳大利亞、新西蘭等亞洲圈，來(lái)自不同社區的會(huì )員可以通過(guò)站內短信進(jìn)行互動(dòng)，了解異國風(fēng)情。

3.問(wèn)卷調查做完后,一般采用spss軟件的什么方法分析

一般采用因子分析和回歸分析。試卷分為兩部分，一部分做探索性因子分析，一部分做驗證性因子分析。然后做回歸分析。

一：1.探索性因子分析：因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數矩陣為基礎的，所不同的是相關(guān)系數矩陣對角線(xiàn)上的值，采用不同的共同性□2估值。在社會(huì )學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎的反覆法。

主成分分析為基礎的反覆法 主成分分析的目的與因子分析不同，它不是抽取變量群中的共性因子，而是將變量□1，□2，…，□□進(jìn)行線(xiàn)性組合，成為互為正交的新變量□1，□2，…，□□，以確保新變量具有最大的方差：

在求解中，正如因子分析一樣，要用到相關(guān)系數矩陣或協(xié)方差矩陣。其特征值□1，□2，…，□□，正是□1，□2，…，□□的方差，對應的標準化特征向量，正是方程中的系數□，□，…，□。如果□1>□2，…，□□，則對應的□1，□2，…，□□分別稱(chēng)作第一主成分，第二主成分，……，直至第□主成分。如果信息無(wú)需保留100%，則可依次保留一部分主成分□1，□2，…，□□（□當根據主成分分析，決定保留□個(gè)主成分之后，接著(zhù)求□個(gè)特征向量的行平方和，作為共同性□：

□并將此值代替相關(guān)數矩陣對角線(xiàn)之值，形成約相關(guān)矩陣。根據約相關(guān)系數矩陣，可進(jìn)一步通過(guò)反復求特征值和特征向量方法確定因子數目和因子的系數。

因子旋轉 為了確定因子的實(shí)際內容，還須進(jìn)一步旋轉因子，使每一個(gè)變量盡量只負荷于一個(gè)因子之上。這就是簡(jiǎn)單的結構準則。常用的旋轉有直角旋轉法和斜角旋轉法。作直角旋轉時(shí)，各因素仍保持相對獨立。在作斜角旋轉時(shí)，允許因素間存在一定關(guān)系。

Q型因子分析 上述從變量群中提取共性因子的方法，又稱(chēng)R型因子分析和R型主要成分分析。但如果研究個(gè)案群的共性因子，則稱(chēng)Q型因子分析和Q型主成分分析。這時(shí)只須把調查的□個(gè)方案，當作□個(gè)變量，其分析方法與R型因子分析完全相同。

因子分析是社會(huì )研究的一種有力工具，但不能肯定地說(shuō)一項研究中含有幾個(gè)因子，當研究中選擇的變量變化時(shí)，因子的數量也要變化。此外對每個(gè)因子實(shí)際含意的解釋也不是絕對的。

2.驗證性因子分析

探索的因子分析有一些局限性。第一，它假定所有的因子（旋轉后） 都會(huì )影響測度項。在實(shí)際研究中，我們往往會(huì )假定一個(gè)因子之間沒(méi)有因果關(guān)系，所以可能不會(huì )影響另外一個(gè)因子的測度項。第二，探索性因子分析假定測度項殘差之間是相互獨立的。實(shí)際上，測度項的殘差之間可以因為單一方法偏差、子因子等因素而相關(guān)。第三，探索性因子分析強制所有的因子為獨立的。這雖然是求解因子個(gè)數時(shí)不得不采用的機宜之計，卻與大部分的研究模型不符。最明顯的是，自變量與應變量之間是應該相關(guān)的，而不是獨立的。這些局限性就要求有一種更加靈活的建模方法，使研究者不但可以更細致地描述測度項與因子之間的關(guān)系，而且可以對這個(gè)關(guān)系直接進(jìn)行測試。而在探索性因子分析中，一個(gè)被測試的模型（比如正交的因子） 往往不是研究者理論中的確切的模型。

二：回歸分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個(gè)自變量和一個(gè)因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線(xiàn)近似表示，這種回歸分析稱(chēng)為一元線(xiàn)性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量，且因變量和自變量之間是線(xiàn)性關(guān)系，則稱(chēng)為多元線(xiàn)性回歸分析。

具體的問(wèn)題，需要專(zhuān)業(yè)基礎做，基本思路是這樣的！

4.問(wèn)卷數據統計分析方法

調查分析問(wèn)卷回收，在經(jīng)過(guò)核實(shí)和清理后就要用SPSS做數據分析，首先的第一步就是把問(wèn)題編碼錄入。? ??

SPSS的問(wèn)卷分析中一份問(wèn)卷是一個(gè)案，首先要根據問(wèn)卷問(wèn)題的不同定義變量。定義變量值得注意的兩點(diǎn)：一?區分變量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定類(lèi)；二?注意定義不同的數據類(lèi)型Type

各色各樣的問(wèn)卷題目的類(lèi)型大致可以分為單選、多選、排序、開(kāi)放題目四種類(lèi)型，他們的變量的定義和處理的方法各有不同。51調查網(wǎng)，讓調查更簡(jiǎn)單方便！

5.求SPSS分析調查問(wèn)卷的分析方法

當我們的調查問(wèn)卷在把調查數據拿回來(lái)后，我們該做的工作就是用相關(guān)的統計軟件進(jìn)行處理，在此，我們以spss為處理軟件，來(lái)簡(jiǎn)要說(shuō)明一下問(wèn)卷的處理過(guò)程，它的過(guò)程大致可分為四個(gè)過(guò)程：定義變量﹑數據錄入﹑統計分析和結果保存.下面將從這四個(gè)方面來(lái)對問(wèn)卷的處理做詳細的介紹. Spss處理： 第一步：定義變量 大多數情況下我們需要從頭定義變量，在打開(kāi)SPSS后，我們可以看到和excel相似的界面，在界面的左下方可以看到Data View, Variable View兩個(gè)標簽，只需單擊左下方的Variable View標簽就可以切換到變量定義界面開(kāi)始定義新變量。

在表格上方可以看到一個(gè)變量要設置如下幾項：name（變量名）、type（變量類(lèi)型）、width（變量值的寬度）、decimals（小數位） 、label（變量標簽） 、Values（定義具體變量值的標簽）、Missing（定義變量缺失值）、Colomns（定義顯示列寬）、Align（定義顯示對齊方式）、Measure（定義變量類(lèi)型是連續、有序分類(lèi)還是無(wú)序分類(lèi)）. 我們知道在spss中，我們可以把一份問(wèn)卷上面的每一個(gè)問(wèn)題設為一個(gè)變量，這樣一份問(wèn)卷有多少個(gè)問(wèn)題就要有多少個(gè)變量與之對應，每一個(gè)問(wèn)題的答案即為變量的取值.現在我們以問(wèn)卷第一個(gè)問(wèn)題為例來(lái)說(shuō)明變量的設置.為了便于說(shuō)明，可假設此題為： 1.請問(wèn)你的年齡屬于下面哪一個(gè)年齡段（ ）？ A:20—29 B:30—39 C:40—49 D:50--59 那么我們的變量設置可如下： name即變量名為1,type即類(lèi)型可根據答案的類(lèi)型設置，答案我們可以用1、2、3、4來(lái)代替A、B、C、D，所以我們選擇數字型的，即選擇Numeric, width寬度為4,decimals即小數位數位為0（因為答案沒(méi)有小數點(diǎn)），label即變量標簽為“年齡段查詢(xún)”。Values用于定義具體變量值的標簽，單擊Value框右半部的省略號，會(huì )彈出變量值標簽對話(huà)框，在第一個(gè)文本框里輸入1，第二個(gè)輸入20—29，然后單擊添加即可.同樣道理我們可做如下設置，即1=20—29、2=30—39、3=40—49、4=50--59;Missing，用于定義變量缺失值， 單擊missing框右側的省略號，會(huì )彈出缺失值對話(huà)框， 界面上有一列三個(gè)單選鈕，默認值為最上方的“無(wú)缺失值”；第二項為“不連續缺失值”，最多可以定義3個(gè)值；最后一項為“缺失值范圍加可選的一個(gè)缺失值”，在此我們不設置缺省值，所以選中第一項如圖；Colomns，定義顯示列寬，可自己根據實(shí)際情況設置；Align，定義顯示對齊方式，有居左、居右、居中三種方式；Measure，定義變量類(lèi)型是連續、有序分類(lèi)還是無(wú)序分類(lèi)。

以上為問(wèn)卷中常見(jiàn)的單項選擇題型的變量設置，下面將對一些特殊情況的變量設置也作一下說(shuō)明. 1.開(kāi)放式題型的設置：諸如你所在的省份是_____這樣的填空題即為開(kāi)放題，設置這些變量的時(shí)候只需要將Value 、Missing兩項不設置即可. 2.多選題的變量設置：這類(lèi)題型的設置有兩種方法即多重二分法和多重分類(lèi)法，在這里我們只 對多重二分法進(jìn)行介紹.這種方法的基本思想是把該題每一個(gè)選項設置成一個(gè)變量，然后將每一個(gè)選項拆分為兩個(gè)選項項，即選中該項和不選中該項.現在舉例來(lái)說(shuō)明在spss中的具體操作.比如如下一例： 請問(wèn)您通常獲取新聞的方式有哪些（ ） 1 報紙 2 雜志 3 電視 4 收音機 5 網(wǎng)絡(luò ) 在spss中設置變量時(shí)可為此題設置五個(gè)變量，假如此題為問(wèn)卷第三題，那么變量名分別為3_1、3_2、3_3、3_4、3_5，然后每一個(gè)選項有兩個(gè)選項選中和不選中，只需在Value一項中為每一個(gè)變量設置成1=選中此項、0=不選中此項即可. 使用該窗口，我們可以把一個(gè)問(wèn)卷中的所有問(wèn)題作為變量在這個(gè)窗口中一次定義。 到此，我們的定義變量的工作就基本上可以結束了.下面我們要作就是數據的錄入了.首先，我們要回到數據錄入窗口，這很簡(jiǎn)單，只要我們點(diǎn)擊軟件左下方的Data View標簽就可以了. 第二步：數據錄入 Spss數據錄入有很多方式，大致有一下幾種： 1.讀取SPSS格式的數據 2.讀取Excel等格式的數據 3.讀取文本數據（Fixed和Delimiter） 4.讀取數據庫格式數據（分如下兩步） （1）配置ODBC (2)在SPSS中通過(guò)ODBC和數據庫進(jìn)行 但是對于問(wèn)卷的數據錄入其實(shí)很簡(jiǎn)單，只要在spss的數據錄入窗口中直接輸入就可以了，只是在這里有幾點(diǎn)注意的事項需要說(shuō)明一下. 1. 在數據錄入窗口，我們可以看到有一個(gè)表格，這個(gè)表格中的每一行代表一份問(wèn)卷，我們也稱(chēng)為一個(gè)個(gè)案. 2. 在數據錄入窗口中，我們可以看到表格上方出現了1、2、3、4、5…….的標簽名，這其實(shí)是我們在第一步定義變量中，我們?yōu)閱?wèn)卷的每一個(gè)問(wèn)題取的變量名，即1代表第一題，2代表第二題.以次類(lèi)推.我們只需要在變量名下面輸入對應問(wèn)題的答案即可完成問(wèn)卷的數據錄入.比如上述年齡段查詢(xún)的例題，如果問(wèn)卷上勾選了A答案，我們在1下面輸入1就行了（不要忘記我們通常是用1、2、3、4來(lái)代替A、B、C、D的）. 3.我們知道一行代表一份問(wèn)卷，所以有幾分問(wèn)卷，就要有幾行的數據. 在數據錄入完成后，我們要做的就是我們的關(guān)鍵部分，即問(wèn)卷的統計分析了，因為這時(shí)我們已經(jīng)把問(wèn)卷中的數據錄入我們的軟件中了. 第三步：統計分析 有了數據，可以利用SPSS的各種分析方法進(jìn)行分析，但選擇何種統計分析方法，即調用哪個(gè)統。